dc.contributor.advisor | Zvára, Karel | |
dc.creator | Smetanová, Pavla | |
dc.date.accessioned | 2017-03-30T15:05:27Z | |
dc.date.available | 2017-03-30T15:05:27Z | |
dc.date.issued | 2006 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11956/7142 | |
dc.description.abstract | V regresní analýze je nespornou výhodou, máme-li k dispozici opakovaná pozorování. Tato práce se zabývá situací, kdy opakovaná pozorování nemáme, ale máme k dispozici pozorování, která si jsou blízká. V takovém případě rozdělíme pozorování do skupin blízkých pozorování a na jejich základě Jormulujeme testy pro ověření adekvátnosti popisu dat modelem. Takovýchto testů je hned několik. Každá testová statistika je založena na podílu součtu čtverců nedostatku shody a součtu čtverců " čisté" chyby a vynásob na podílem příslušných stupňů volnosti a má F rozdělení. Nedostatek shody modelu s daty můžeme rozlišit na nedostatek shody uvnitř skupin a mezi skupinami. Program R nám poslouží k praktické ukázce vše ch testů. | cs_CZ |
dc.language | Čeština | cs_CZ |
dc.language.iso | cs_CZ | |
dc.publisher | Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
dc.title | Lineární model blízký modelu s opakováním | cs_CZ |
dc.type | diplomová práce | cs_CZ |
dcterms.created | 2006 | |
dcterms.dateAccepted | 2006-09-26 | |
dc.description.department | Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky | cs_CZ |
dc.description.department | Department of Probability and Mathematical Statistics | en_US |
dc.description.faculty | Faculty of Mathematics and Physics | en_US |
dc.description.faculty | Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
dc.identifier.repId | 42191 | |
dc.title.translated | Linear model with near replicates | en_US |
dc.contributor.referee | Anděl, Jiří | |
dc.identifier.aleph | 000844508 | |
thesis.degree.name | Mgr. | |
thesis.degree.level | magisterské | cs_CZ |
thesis.degree.discipline | Probability, mathematical statistics and econometrics | en_US |
thesis.degree.discipline | Pravděpodobnost, matematická statistika a ekonometrie | cs_CZ |
thesis.degree.program | Mathematics | en_US |
thesis.degree.program | Matematika | cs_CZ |
uk.thesis.type | diplomová práce | cs_CZ |
uk.taxonomy.organization-cs | Matematicko-fyzikální fakulta::Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky | cs_CZ |
uk.taxonomy.organization-en | Faculty of Mathematics and Physics::Department of Probability and Mathematical Statistics | en_US |
uk.faculty-name.cs | Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
uk.faculty-name.en | Faculty of Mathematics and Physics | en_US |
uk.faculty-abbr.cs | MFF | cs_CZ |
uk.degree-discipline.cs | Pravděpodobnost, matematická statistika a ekonometrie | cs_CZ |
uk.degree-discipline.en | Probability, mathematical statistics and econometrics | en_US |
uk.degree-program.cs | Matematika | cs_CZ |
uk.degree-program.en | Mathematics | en_US |
thesis.grade.cs | Velmi dobře | cs_CZ |
thesis.grade.en | Very good | en_US |
uk.abstract.cs | V regresní analýze je nespornou výhodou, máme-li k dispozici opakovaná pozorování. Tato práce se zabývá situací, kdy opakovaná pozorování nemáme, ale máme k dispozici pozorování, která si jsou blízká. V takovém případě rozdělíme pozorování do skupin blízkých pozorování a na jejich základě Jormulujeme testy pro ověření adekvátnosti popisu dat modelem. Takovýchto testů je hned několik. Každá testová statistika je založena na podílu součtu čtverců nedostatku shody a součtu čtverců " čisté" chyby a vynásob na podílem příslušných stupňů volnosti a má F rozdělení. Nedostatek shody modelu s daty můžeme rozlišit na nedostatek shody uvnitř skupin a mezi skupinami. Program R nám poslouží k praktické ukázce vše ch testů. | cs_CZ |
uk.publication.place | Praha | cs_CZ |
uk.grantor | Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky | cs_CZ |
dc.identifier.lisID | 990008445080106986 | |